23、动态文档集合的分层星型聚类算法与加权聚类集成方法

动态文档集合的分层星型聚类算法与加权聚类集成方法

在数据处理和分析领域，聚类算法是一项至关重要的技术，它能够帮助我们发现数据集中潜在的结构。本文将介绍两种不同但又都与聚类相关的方法：动态分层星型聚类算法（Dynamic Hierarchical Star algorithm）和加权聚类集成方法（Weighted Cluster Ensemble）。

动态分层星型聚类算法

动态分层星型聚类算法主要用于处理动态文档集合的聚类问题，它具有处理动态数据集和构建重叠聚类层次结构的能力。

算法步骤

• 文档处理 ：当有新文档到达或需要移除文档时，将新文档单独放入一个聚类中（或移除该文档所属的单个聚类）。
• 图更新 ：初始化层级为 0，并更新底层的 β - 相似度图 G0。
• 层级迭代 ：当当前层级的图 Glevel 未完全断开连接时，执行以下操作：
  1. 更新当前层级的 max - S 图。
  2. 更新 max - S 图的星型覆盖。
  3. 更新下一层级的 β - 相似度图 Glevel + 1。
  4. 层级加 1。
• 层级清理 ：如果层次结构中存在高于当前层级的层级，则移除它们。

以下是动态分层星型聚类算法的伪代码：